永远不要以错误的文本编码插入数据。

一旦您的数据库受到多种编码的污染，您所能做的最好的事情就是应用启发式和手工劳动的某种组合。

索引的工作原理

这可能不是最重要的，但肯定是最被低估的话题。

索引的问题在于SQL教程通常根本不会提到它们，而且所有的玩具示例都可以在没有索引的情况下工作。

即使更有经验的开发人员也可以编写相当好的(和复杂的)SQL，而不需要了解更多关于索引的知识，而只是“索引使查询更快”。

这是因为SQL数据库作为黑盒的工作做得非常好:

告诉我你需要什么(给我SQL)，我来处理。

这可以很好地检索正确的结果。SQL的作者不需要知道系统在幕后做什么——直到一切变得非常缓慢.....

这时索引就成了一个话题。但这通常很晚了，而且某些人(一些公司?)已经遇到了真正的问题。

这就是为什么我认为索引是在使用数据库时不能忘记的首要主题。不幸的是，它很容易忘记。

免责声明

这些论点是从我的免费电子书“使用索引，卢克”的序言中借来的。我花了很多时间来解释索引是如何工作的，以及如何正确地使用它们。

避免SQL注入以及如何保护您的数据库

除了他们使用的语法和概念选项(例如连接、触发器和存储过程)之外，对于每个使用数据库的开发人员来说，有一件事是至关重要的:

了解您的引擎将如何执行您正在编写的查询。

我认为这很重要的原因仅仅是生产的稳定性。您应该知道您的代码是如何执行的，这样您就不会在等待一个长函数完成时停止线程中的所有执行，那么为什么您不想知道您的查询将如何影响数据库、程序甚至服务器呢?

This is actually something that has hit my R&D team more times than missing semicolons or the like. The presumtion is the query will execute quickly because it does on their development system with only a few thousand rows in the tables. Even if the production database is the same size, it is more than likely going to be used a lot more, and thus suffer from other constraints like multiple users accessing it at the same time, or something going wrong with another query elsewhere, thus delaying the result of this query.

即使是像连接如何影响查询性能这样简单的事情，在生产中也是非常宝贵的。许多数据库引擎的许多特性在概念上让事情变得更简单，但如果没有考虑清楚，可能会在性能上带来问题。

了解数据库引擎的执行过程，并为之制定计划。

我希望每个人，包括dba和开发人员/设计人员/架构师，都能更好地理解如何正确地对业务领域建模，以及如何将业务领域模型映射/转换为规范化的数据库逻辑模型、优化的物理模型和适当的面向对象类模型(每种模型由于各种原因(可能)不同)，并理解何时、为什么以及它们(或应该)如何彼此不同。

阻抗失配问题，并了解常见缺陷或orm。